• Title/Summary/Keyword: 데이터 수집장치

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Design and Implementation of the Farm-level Data Acquisition System for the Behavior Analysis of Livestocks (가축의 행동 분석을 위한 농장 수준의 데이터 수집 시스템 설계와 구현)

  • Park, Gi-Cheol;Han, Su-Young
    • Journal of Software Assessment and Valuation
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    • v.17 no.2
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    • pp.117-124
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    • 2021
  • Livestock behavioral analysis is a factor that has a great influence on livestock health management and agricultural productivity increase. However, most digital devices introduced for behavioral analysis of livestock do not provide raw data and also provide limited analysis results. Such a closed system makes it more difficult to integrate data and build big data, which are essential for the introduction of advanced IT technologies. Therefore, it is necessary to supply farm-scale data collection devices that can be easily used at low cost. This study presents a data collection system for analyzing the behavior of livestock. The system consists of a number of miniature computing units that operate wirelessly, and collects livestock body temperature and acceleration data, location information, and livestock environment data. In addition, this study presents an algorithm for estimating the behavior of livestock based on the collected acceleration data. For the experiment, a system was built in a Korean cattle farm in Icheon, Gyeonggi-do, and data were collected for 20 Korean cattle, and based on this, the empirical and analysis results were presented.

Load analysis of an agricultural tractor during the harvesting operation (수확 작업 시 농업용 트랙터의 소요 동력 분석)

  • Jang, Jeong-Hoon;Shim, Seung-Heon;Chang, Chang-Hyun;Kim, Yong-Joo
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.7-7
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    • 2017
  • 본 연구는 수확 작업에 따른 농업용 트랙터의 차축 부하 분석을 목적으로 수행되었다. 트랙터의 부하 측정을 위한 부하 계측 시스템은 4개 차축의 토크 측정을 위한 휠 토크미터, 부하 데이터 수집을 위한 데이터 수집장치, 토크미터에 전원을 공급하기 위한 전원공급장치, 트랙터 배터리를 이용하여 노트북 및 전원공급장치에 전원을 공급하기 위한 인버터, 데이터 처리를 위한 노트북으로 구성하였다. 본 연구에서는 부하계측을 수행하기 위해 동양물산(주)의 60 마력급 트랙터 T623을 사용하였다. 부하 분석은 수확 작업에 따른 주행 단수 별 데이터를 이용하여 통계분석을 수행하였다. 수확 작업 시 L2단에서 좌측 전륜에서의 최대, 최소, 평균, 표준편차 토크는 각각 1735.44, 818.36, 1201.38, 175.53 Nm로 나타났으며, 우측 후륜에서는 3685.11, 1971.68, 2981.80, 258.36 Nm로 나타났다. L3단에서 좌측 전륜에서의 최대, 최소, 평균, 표준편차 토크는 각각 1580.94, 701.06, 1007.93, 125.11 Nm로 나타났으며, 우측 후륜에서는 3239.57, 1735.44, 2472.11, 307.85 Nm로 나타났다. 트랙터의 차축 부하는 L2단에서 L3단으로 작업속도가 증가함에 따라 좌측 전륜에서 약 0.83배, 우측 후륜에서 약 0.82배 감소하는 것으로 나타났다. 향후에는 Romax_Designer (Version 17, Romax Technology, UK)을 사용하여 작업 부하에 따른 트랙터 트랜스미션 해석을 하여 트랙터 PTO 최적설계 가능성을 제시할 계획이다. 정격 출력 조건에서 시뮬레이션을 진행하여 트랙터 트랜스미션을 설계하면 안전성을 확보할 수 있지만 최적설계를 위해서는 실제 포장시험 데이터를 이용한 시뮬레이션이 필요하다고 판단된다.

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Efficient IoT data processing techniques based on deep learning for Edge Network Environments (에지 네트워크 환경을 위한 딥 러닝 기반의 효율적인 IoT 데이터 처리 기법)

  • Jeong, Yoon-Su
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.20 no.3
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    • pp.325-331
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    • 2022
  • As IoT devices are used in various ways in an edge network environment, multiple studies are being conducted that utilizes the information collected from IoT devices in various applications. However, it is not easy to apply accurate IoT data immediately as IoT data collected according to network environment (interference, interference, etc.) are frequently missed or error occurs. In order to minimize mistakes in IoT data collected in an edge network environment, this paper proposes a management technique that ensures the reliability of IoT data by randomly generating signature values of IoT data and allocating only Security Information (SI) values to IoT data in bit form. The proposed technique binds IoT data into a blockchain by applying multiple hash chains to asymmetrically link and process data collected from IoT devices. In this case, the blockchainized IoT data uses a probability function to which a weight is applied according to a correlation index based on deep learning. In addition, the proposed technique can expand and operate grouped IoT data into an n-layer structure to lower the integrity and processing cost of IoT data.

Deep-learning based Fishing Gear Type Classification (딥러닝 기반 어선조업종류 판별 방법)

  • Kim, Kwang-Il;Kim, Ji-Hee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.07a
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    • pp.33-34
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    • 2019
  • 대부분의 나라에서는 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업상황을 모니터링 한다. 우리나라도 어선의 위치발신장치를 이용하여 어선 조업량, 불법조업 유무를 판별한다. 현재까지는 어선의 불법조업 유무 판별은 어선의 위치정보 기반으로 이루어 졌으나, 허가받지 않는 어구를 사용하는 불법조업에 대한 판별은 불가능 하였다. 이에 본 논문에서는 어선 항적과 조업면허 데이터를 이용하여 데이터 기반의 어선 조업 판별모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 어선 항적데이터를 시계열 단위로 전처리하여 학습 이미지들을 생성하고, 해당 어선의 조업면허 정보를 레이블로 하여 학습 데이터를 제안하는 딥러닝 모델에 적용한다. 제안하는 방법의 검증을 위해 1년 동안 제주 주변해역에서 조업하는 어선의 선박자동식별장치의 항적데이터를 수집하여 실험을 하였다. 실험 결과 제안한 방법의 분류정확도는 71.5%를 얻었다.

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An Implementation of Realtime Remote-Monitoring System for Distributed Photovoltaic Power Plants (분산형 태양광 발전 시스템을 위한 실시간 원격 모니터링 시스템 구현)

  • Kim, Chang-Joon;Kim, Jung-Ki;Jang, Kyung-Sik
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.19 no.10
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    • pp.2450-2456
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    • 2015
  • In this paper, we propose a real-time remote monitoring system for distributed solar power generation system. The proposed system consists of PVC, UTC, OTC and monitoring server. PVC collects the operational information from the PV's inverter via serial interface. The sensing data is transmitted to the server by wireless communications and stored in the DB server. The PV's status is monitored via UTC, and the operating of PVC and UTC are managed by OTC. In addition, by providing information about the power generated by PV system and failure diagnosis in real time, the proposed system shows the possibility of reducing the maintenance costs and improved failure recovery time.

Design of a Platform for Collecting and Analyzing Agricultural Big Data (농업 빅데이터 수집 및 분석을 위한 플랫폼 설계)

  • Nguyen, Van-Quyet;Nguyen, Sinh Ngoc;Kim, Kyungbaek
    • Journal of Digital Contents Society
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    • v.18 no.1
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    • pp.149-158
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    • 2017
  • Big data have been presenting us with exciting opportunities and challenges in economic development. For instance, in the agriculture sector, mixing up of various agricultural data (e.g., weather data, soil data, etc.), and subsequently analyzing these data deliver valuable and helpful information to farmers and agribusinesses. However, massive data in agriculture are generated in every minute through multiple kinds of devices and services such as sensors and agricultural web markets. It leads to the challenges of big data problem including data collection, data storage, and data analysis. Although some systems have been proposed to address this problem, they are still restricted either in the type of data, the type of storage, or the size of data they can handle. In this paper, we propose a novel design of a platform for collecting and analyzing agricultural big data. The proposed platform supports (1) multiple methods of collecting data from various data sources using Flume and MapReduce; (2) multiple choices of data storage including HDFS, HBase, and Hive; and (3) big data analysis modules with Spark and Hadoop.

Investigation of current velocity in Reservoir (저수지 수체의 유속특성 조사)

  • Lee, Yo-Sang;Han, Kyung-Min;Na, Yu-Jin
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2011.05a
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    • pp.84-84
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    • 2011
  • 저수지에서 수체의 거동정보는 저수지관리를 위해 매우 중요하며, 이를 수리 및 수질모형에 적용하여 다양한 예측에 활용할 수 있는 기본적인 정보이다. 그러나 저수지 수체의 흐름은 매우 느리고 조사시기에 따라 혹은 수심에 따라 영향을 받으며, 바람 등 외부요인에도 영향을 받게 됨으로 정확한 측정에 많은 어려운 문제가 있다. 따라서 보다 정확한 측정을 위해서는 최신의 기술이 적용되어야 한다. 현장조사에 적용한 저수지 수체거동조사장비(drifter)는 수체의 유동을 관측하는 장치로 GPS 및 Drogue를 장착한 장치가 저수지 수체의 흐름에 따라 이동하면서 위치정보를 무선통신으로 실시간 전송할 수 있도록 만들어진 장치이다. 수체흐름 측정장치는 크게 수체거동정보 생산부이 시스템과 수집서버 및 데이터베이스 서버로 구성되어 있다. 현장 조사시에는 부이에 장착되어 있는 GPS를 통해 현재의 위치가 매번 정해진 시간 간격마다 본체 내부의 메모리에 저장되며, 측정자가 설정한 시간간격으로 위치정보를 수신국으로 전송하도록 구성되어 있다. 수체이동부이의 데이터 수신은 CDMA를 통해 송신된 메일 데이터를 자체적으로 수집하여 데이터형태로 변환한 뒤 실시간으로 표출하고 저장되며, 최대 10개의 부이를 동시에 추적 및 모니터링할 수 있게 구성되어 있다. 본 연구는 용담댐저수지에서 평갈수기 및 풍수기로 구분하여 수체거동을 조사하였다. 평갈수기 조사는 2010년 4월부터 6월까지 총 3차례에 걸쳐 실시하였으며, 풍수기 조사는 8월에 3차례에 걸쳐 실시하였다. 수집된 자료에 의하면 평갈수기 drifter의 평균 속도는 2.25 cm/sec, 최고 속도는 3.46 cm/sec, 최저 속도는 1.15 cm/sec로 나타났으며, 풍수기 조사에서는 평균 속도 2.0 cm/sec, 최고 속도는 2.5 cm/sec, 최저 속도는 1.29 cm/sec로 조사되어 평갈수기와 풍수기간 저수지 수체의 이동속도는 유사한 것으로 평가되었다. 그러나 수기별 조사는 보다 더 많은 정보가 필요하며, 수심에 따른 차이도 있을 것으로 판단되어 좀더 다양한 조사가 수행되어야 보다 정확한 결과를 도출할수 있을 것으로 판단된다.

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Monitoring System Construction of Bricks Manufacture Process Using RFID (RFID를 이용한 벽돌제조 공정 모니터링 시스템 설계)

  • Kim, Gui-Jug
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.447-450
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    • 2006
  • 본 연구는 국내에서 발생되는 소각재를 재활용하여 벽돌 생산을 하는 공장에서의 이원화된 작업현황을 일원화 할 수 있는 데이터 모니터링 시스템 구축을 목적으로 한다. 이를 위하여 RFID 센싱 기술을 생산 공정에 도입하여 공정관리 시스템을 획기적으로 개선할 수 있도록 하였다. 각종 계측기 및 센서의 신호를 데이터 수집 장치인 IDMC-Net8842를 이용하여 실시간으로 수집하고 유/무선 통신 모듈을 이용한 TCP/IP 연결을 통하여 모니터링 서버에 접속하여 실시간으로 현장의 상황을 확인하여 제어할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다.

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The Design of Meteorological Information Gathering System Using Public Traffic System (대중교통 체계를 이용한 기상정보 수집 시스템의 설계)

  • Pan, Ye;Kim, Soo-Hwan;Lee, In-Taek;Choi, Jin-Ho;Choi, Jin-Oh
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2010.10a
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    • pp.110-112
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    • 2010
  • Because the building of new meteorological observation towers requires high cost, a collection of precise meteorological data over city area is not easy. To collect atmosphere environment data or meteorological data precisely, a new approach is required. This paper introduces a new meteorological data collecting system using the public traffic systems such as regular route bus. On real time, the regular route bus can provide a meteorological data in periodic time interval and provide them on static route. Without constructing new facilities, only simple sensing and transmission equipments to attach on the bus are needed.

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A profile Mode Automation Technique for the Mobile Phone using Combination of Schedule and Context-awareness (스케줄과 상황 인식을 결합한 모바일 폰의 프로파일 모드 자동 설정 기법)

  • Seo, Jung-Hee;Park, Hung-Bog
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.21 no.7
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    • pp.1364-1370
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    • 2017
  • This paper proposes a method that automatically sets profile schedule context-based mobile phone by collecting the user's external situation based on the GPS sensor and accelerometer built into the smartphone and interacting with the data in the user's schedule to minimize the user's handset handling. However, real-time data collection in mobile phones causes energy shortage in the device due to battery consumption. In other words, a service control method is explained in a way that can efficiently handle resource consumption because accessing a measurement device such as GPS and other sensors may increase power consumption of the portable device. Therefore, effective data sharing for context awareness to reduce weekly schedules and smartphone mode has improved energy efficiency in sensing for data collection. The user can use the context more effectively by providing environmental adaptability for various situations such as the end user's local context and smartphone force control.